3. Verificando presupostos
Tabela 7. Resultado do Teste de Homogeneidade das Variâncias (Levene) -
resultados individuais:
|
|
GL
|
Valor F
|
p-valor
|
|
group
|
3
|
28.75637
|
0
|
|
|
65791
|
NA
|
NA
|
|
Interpretação
|
|
Os grupos não apresentam variâncias homogêneas (p = 0 <=
alfa: 0.005).
|
Tabela 8. Distribuição dos resultados individuais de Prolactina (n =
65795 ).
|
Parâmetros estatísticos
|
Resultados
|
|
Coeficiente de curtose
|
107.95
|
|
Interpretação do coeficiente de curtose
|
A distribuição pode ser considerada leptocúrtica.
|
|
Coeficiente de assimetria
|
7.73
|
|
Interpretando o resultado do coeficiente de assimetria
|
Essa distribuição é muito assimétrica para a direita.
|
|
|
|
Nota:
|
|
Se a curtose estiver entre 2,7 e 3,3, a distribuição pode
ser considerada mesocúrtica.
|
|
Se a curtose for menor que 2,7, a distribuição é
Platicúrtica.
|
|
Se a curtose for maior que 3,3, a distribuição é
Leptocúrtica.
|
|
Se a assimetria for menor que -1 ou maior que 1, a
distribuição é altamente assimétrica.
|
|
Se a assimetria estiver entre -1 e -0,5 ou entre 0,5 e 1, a
distribuição é moderadamente assimétrica.
|
|
Se a assimetria estiver entre -0,5 e -0,15 ou entre 0,15 e
0,5, a distribuição é moderadamente assimétrica.
|
|
Se a assimetria estiver entre -0,15 e 0,15, a distribuição é
aproximadamente simétrica.
|
Tabela 9. Distribuição de resultados individuais de Insulina (n = 65795
).
|
Parâmetros estatísticos
|
Resultados
|
|
Coeficiente de curtose
|
134.88
|
|
Interpretação do coeficiente de curtose
|
A distribuição pode ser considerada leptocúrtica.
|
|
Coeficiente de assimetria
|
6.31
|
|
Interpretando o resultado do coeficiente de assimetria
|
Essa distribuição é muito assimétrica para a direita.
|
|
|
|
Nota:
|
|
Se a curtose estiver entre 2,7 e 3,3, a distribuição pode
ser considerada mesocúrtica.
|
|
Se a curtose for menor que 2,7, a distribuição é
Platicúrtica.
|
|
Se a curtose for maior que 3,3, a distribuição é
Leptocúrtica.
|
|
Se a assimetria for menor que -1 ou maior que 1, a
distribuição é altamente assimétrica.
|
|
Se a assimetria estiver entre -1 e -0,5 ou entre 0,5 e 1, a
distribuição é moderadamente assimétrica.
|
|
Se a assimetria estiver entre -0,5 e -0,15 ou entre 0,15 e
0,5, a distribuição é moderadamente assimétrica.
|
|
Se a assimetria estiver entre -0,15 e 0,15, a distribuição é
aproximadamente simétrica.
|
Tabela 10. Resultado do Teste de Homogeneidade das Variâncias (Levene) -
resultados médios:
|
|
GL
|
Valor F
|
p-valor
|
|
group
|
3
|
29.4025
|
0
|
|
|
102
|
NA
|
NA
|
|
Interpretação
|
|
Os grupos não apresentam variâncias homogêneas (p = 0 <=
0.005).
|
Tabela 11. Distribuição dos resultados médios de Prolactina (n = 106 ).
|
Parâmetros estatísticos
|
Resultados
|
|
Coeficiente de curtose
|
16.27
|
|
Interpretação do coeficiente de curtose
|
A distribuição pode ser considerada leptocúrtica.
|
|
Coeficiente de assimetria
|
3.47
|
|
Interpretando o resultado do coeficiente de assimetria
|
Essa distribuição é muito assimétrica para a direita.
|
|
|
|
Nota:
|
|
Se a curtose estiver entre 2,7 e 3,3, a distribuição pode
ser considerada mesocúrtica.
|
|
Se a curtose for menor que 2,7, a distribuição é
Platicúrtica.
|
|
Se a curtose for maior que 3,3, a distribuição é
Leptocúrtica.
|
|
Se a assimetria for menor que -1 ou maior que 1, a
distribuição é altamente assimétrica.
|
|
Se a assimetria estiver entre -1 e -0,5 ou entre 0,5 e 1, a
distribuição é moderadamente assimétrica.
|
|
Se a assimetria estiver entre -0,5 e -0,15 ou entre 0,15 e
0,5, a distribuição é moderadamente assimétrica.
|
|
Se a assimetria estiver entre -0,15 e 0,15, a distribuição é
aproximadamente simétrica.
|
Tabela 12. Distribuição de resultados médios de Insulina (n = 106 ).
|
Parâmetros estatísticos
|
Resultados
|
|
Coeficiente de curtose
|
3.15
|
|
Interpretação do coeficiente de curtose
|
A distribuição pode ser considerada mesocúrtica.
|
|
Coeficiente de assimetria
|
0.58
|
|
Interpretando o resultado do coeficiente de assimetria
|
A relação empírica entre Média, Mediana e Moda é: Média > Mediana
> Moda. Esta distribuição é assimétrica para a direita.
|
|
|
|
Nota:
|
|
Se a curtose estiver entre 2,7 e 3,3, a distribuição pode
ser considerada mesocúrtica.
|
|
Se a curtose for menor que 2,7, a distribuição é
Platicúrtica.
|
|
Se a curtose for maior que 3,3, a distribuição é
Leptocúrtica.
|
|
Se a assimetria for menor que -1 ou maior que 1, a
distribuição é altamente assimétrica.
|
|
Se a assimetria estiver entre -1 e -0,5 ou entre 0,5 e 1, a
distribuição é moderadamente assimétrica.
|
|
Se a assimetria estiver entre -0,5 e -0,15 ou entre 0,15 e
0,5, a distribuição é moderadamente assimétrica.
|
|
Se a assimetria estiver entre -0,15 e 0,15, a distribuição é
aproximadamente simétrica.
|
4. Critérios clínicos baseado na VB e estado da arte
Tabela 13. Bias permitido baseado nos componentes da variação biológica
- Modelo 2 da Conferência de Milão.
|
Estatística
|
Resultados
|
|
Coeficiente Variação Individual (CVi)
|
25.4
|
|
Coeficiente Variação Grupo (CVg)
|
33.5
|
|
Critério da Variação biológica
|
desejável
|
|
Bias percentual permitido
|
10.51
|
|
Limite de decisão médica
|
25
|
|
Bias absoluto permitido
|
2.628
|
Tabela 14. Bias permitido baseado no estado da arte - Modelo 3 da
Conferência de Milão.
|
Estatística
|
Resultados
|
|
Limite Superior do IR
|
23.42200
|
|
Limite Inferior do IR
|
2.93400
|
|
CV empírico (CVe)
|
0.56940
|
|
CV analítico permitido (pCVa)
|
0.07529
|
|
Slope
|
0.06023
|
|
Mediana do Intervalo de Referência (Med)
|
8.28976
|
|
Desvio padrão analítico permitido para um valor na mediana (pSA_Med)
|
0.62416
|
|
Limite de decisão médica (xi)
|
25.00000
|
|
pSA_xi
|
1.63069
|
|
Bias % permitido no nível de decisão médica (pB_xi)
|
4.56593
|
|
Bias permitido no nível de decisão médica (pB_xi)
|
1.14100
|
Tabela 15. Critério clínico selecionado.
|
Bias Permitido Selecionado
|
|
2.6275
|
|
Fonte:
|
|
Modelo 2 da Conferência de Milão - Bias permitido nos
componentes da variação biológica
|
5. Comparação entre faixas (Resultados individuais)
Tabela 16. Resultados individuais por faixa de concentração - resultados
individuais.
|
Faixa de resultados PRL
|
n
|
Percentil 25 Insulina
|
Mediana Insulina
|
Percentil 75 Insulina
|
Percentil 25 Prolactina
|
Mediana Prolactina
|
Percentil 75 Prolactina
|
|
PRL<7
|
18939
|
6.38
|
9.70
|
14.15
|
4.6
|
5.5
|
6.3
|
|
7<=PRL<25
|
42644
|
6.12
|
9.10
|
13.16
|
8.5
|
10.6
|
14.2
|
|
25<=PRL<100
|
4035
|
6.21
|
9.04
|
13.01
|
27.8
|
32.1
|
40.6
|
|
PRL>100
|
177
|
5.67
|
8.22
|
13.82
|
118.2
|
141.7
|
175.6
|
Tabela 17. Teste de Kruskal-Wallis (Critério A - Avaliando a
significância estatística) - resultados individuais.
|
Estatísticas
|
Resultados
|
|
Kruskal-Wallis chi-squared
|
131.943
|
|
df
|
3
|
|
p-value
|
< 0.00005
|
Tabela 18. Teste Post hoc de Dunn (Critério A - Avaliando a
significância estatística, alfa = 0.005) - resultados individuais.
|
Grupo 1
|
Grupo 2
|
n1
|
n2
|
p-valor ajustado
|
Interpretação
|
|
25<=PRL<100
|
7<=PRL<25
|
4035
|
42644
|
1.00000
|
Igual
|
|
25<=PRL<100
|
PRL<7
|
4035
|
18939
|
0.00000
|
Diferente
|
|
25<=PRL<100
|
PRL>100
|
4035
|
177
|
1.00000
|
Igual
|
|
7<=PRL<25
|
PRL<7
|
42644
|
18939
|
0.00000
|
Diferente
|
|
7<=PRL<25
|
PRL>100
|
42644
|
177
|
1.00000
|
Igual
|
|
PRL<7
|
PRL>100
|
18939
|
177
|
0.06147
|
Igual
|
Tabela 19. Tamanho de efeito (TDE) do Grupo (Critério B.1 - Avaliando a
significância prática).
|
Método
|
TDE
|
Limite Inferior IC 95%
|
Limite Superior IC 95%
|
Interpretação
|
|
epsilon2 ordinal
|
0.00201
|
0.0014
|
0.0028
|
irrisório
|
Tabela 20. Tamanho de efeito Linguagem Comum (TDE-LC) pelo método
Vargha-Delaney A (Critério B.1 - Avaliando a significância prática) -
resultados individuais.
|
Comparação
|
TDE-LC
|
TDE-LC máximo
|
Interpretação
|
|
25<=PRL<100 - 7<=PRL<25
|
0.496
|
0.504
|
irrisório
|
|
25<=PRL<100 - PRL<7
|
0.468
|
0.532
|
irrisório
|
|
25<=PRL<100 - PRL>100
|
0.527
|
0.527
|
irrisório
|
|
7<=PRL<25 - PRL<7
|
0.472
|
0.528
|
irrisório
|
|
7<=PRL<25 - PRL>100
|
0.529
|
0.529
|
irrisório
|
|
PRL<7 - PRL>100
|
0.553
|
0.553
|
irrisório
|
Tabela 21. Comparação resultado entre faixas Prolactina (Critério B.2 -
Avaliando significância clínica) - resultados individuais.
|
Diferença entre Faixas
|
Diferença entre médias em módulo
|
Média das diferenças
|
Bias absoluto permitido
|
Interpretação
|
|
‘PRL<7’ - ‘7<=PRL<25’
|
|11.697 - 10.934|
|
0.763
|
2.6275
|
Igual
|
|
‘PRL<7’ - ‘25<=PRL<100’
|
|11.697 - 10.687|
|
1.010
|
2.6275
|
Igual
|
|
‘PRL<7’ - ‘PRL>100’
|
|11.697 - 11.436|
|
0.261
|
2.6275
|
Igual
|
|
‘7<=PRL<25’ - ‘25<=PRL<100’
|
|10.934 - 10.687|
|
0.247
|
2.6275
|
Igual
|
|
‘7<=PRL<25’ - ‘PRL>100’
|
|10.934 - 11.436|
|
0.502
|
2.6275
|
Igual
|
|
‘25<=PRL<100’ - ‘PRL>100’
|
|10.687 - 11.436|
|
0.749
|
2.6275
|
Igual
|
6. Comparação entre faixas (Resultados médios)
Tabela 22. Resultados individuais por faixa de concentração - resultados
médios.
|
Faixa de resultados PRL
|
n
|
Percentil 25 Insulina
|
Mediana Insulina
|
Percentil 75 Insulina
|
Percentil 25 Prolactina
|
Mediana Prolactina
|
Percentil 75 Prolactina
|
|
PRL<7
|
17
|
11.48400
|
11.7740
|
12.08500
|
4.04900
|
4.8030
|
5.80300
|
|
7<=PRL<25
|
60
|
10.42650
|
10.7750
|
11.17125
|
10.73375
|
14.4525
|
18.16125
|
|
25<=PRL<100
|
23
|
10.19050
|
10.7660
|
10.95050
|
27.94900
|
32.9690
|
43.91800
|
|
PRL>100
|
6
|
9.94525
|
11.3585
|
12.72825
|
118.30875
|
139.0020
|
168.58200
|
Tabela 23. Teste de Kruskal-Wallis (Critério A - Avaliando a
significância estatística) - resultados médios.
|
Estatísticas
|
Resultados
|
|
Kruskal-Wallis chi-squared
|
29.792
|
|
df
|
3
|
|
p-value
|
< 0.00005
|
Tabela 24. Teste Post hoc de Dunn (Critério A - Avaliando a
significância estatística, alfa = 0.005) - resultados médios.
|
Grupo 1
|
Grupo 2
|
n1
|
n2
|
p-valor ajustado
|
Interpretação
|
|
25<=PRL<100
|
7<=PRL<25
|
23
|
60
|
1.00000
|
Igual
|
|
25<=PRL<100
|
PRL<7
|
23
|
17
|
0.00002
|
Diferente
|
|
25<=PRL<100
|
PRL>100
|
23
|
6
|
1.00000
|
Igual
|
|
7<=PRL<25
|
PRL<7
|
60
|
17
|
0.00000
|
Diferente
|
|
7<=PRL<25
|
PRL>100
|
60
|
6
|
1.00000
|
Igual
|
|
PRL<7
|
PRL>100
|
17
|
6
|
0.08834
|
Igual
|
Tabela 25. Tamanho de efeito (TDE) do Grupo (Critério B.1 - Avaliando a
significância prática) - resultados médios.
|
Método
|
TDE
|
Limite Inferior IC 95%
|
Limite Superior IC 95%
|
Interpretação
|
|
epsilon2 ordinal
|
0.284
|
0.191
|
0.461
|
Grande
|
Tabela 26. Tamanho de efeito Linguagem Comum (TDE-LC) pelo método
Vargha-Delaney A (Critério B.1 - Avaliando a significância prática) -
resultados médios.
|
Comparação
|
TDE-LC
|
TDE-LC máximo
|
Interpretação
|
|
25<=PRL<100 - 7<=PRL<25
|
0.4620
|
0.5380
|
irrisório
|
|
25<=PRL<100 - PRL<7
|
0.1100
|
0.8900
|
Grande
|
|
25<=PRL<100 - PRL>100
|
0.4490
|
0.5510
|
irrisório
|
|
7<=PRL<25 - PRL<7
|
0.0358
|
0.9642
|
Grande
|
|
7<=PRL<25 - PRL>100
|
0.4920
|
0.5080
|
irrisório
|
|
PRL<7 - PRL>100
|
0.5200
|
0.5200
|
irrisório
|
Tabela 27. Comparação resultado entre faixas Prolactina (Critério B.2 -
Avaliando significância clínica) - resultados médios.
|
Diferença entre Faixas
|
Diferença entre médias em módulo
|
Média das diferenças
|
Bias absoluto permitido
|
Interpretação
|
|
‘PRL<7’ - ‘7<=PRL<25’
|
|11.838 - 10.786|
|
1.052
|
2.6275
|
Igual
|
|
‘PRL<7’ - ‘25<=PRL<100’
|
|11.838 - 10.731|
|
1.107
|
2.6275
|
Igual
|
|
‘PRL<7’ - ‘PRL>100’
|
|11.838 - 11.299|
|
0.539
|
2.6275
|
Igual
|
|
‘7<=PRL<25’ - ‘25<=PRL<100’
|
|10.786 - 10.731|
|
0.055
|
2.6275
|
Igual
|
|
‘7<=PRL<25’ - ‘PRL>100’
|
|10.786 - 11.299|
|
0.513
|
2.6275
|
Igual
|
|
‘25<=PRL<100’ - ‘PRL>100’
|
|10.731 - 11.299|
|
0.568
|
2.6275
|
Igual
|
7. Regressão Segmentada e “Ponto Inflexão”
Tabela 28. Equação regressão e Ponto de Inflexão.
|
Resultados da Regressão segmentada
|
|
Ponto de inflexão: 11.35; IC 95%: 8.76 a 13.94
|
|
Eq Reg. linear <= à Broken-line: Insulina = 12.7618 + -0.1864 x
Prolactina (r = -0.86; R2 = 0.74)
|
|
Eq Reg. linear > do que a Broken-line: Insulina = 10.536 + 0.0058 x
Prolactina (r = 0.33; R2 = 0.11)
|
|
Nota de rodapé:
|
|
O ‘Ponto de Inflexão’ usada para segmentação dos dados foi o
limmite inferior do Intervalo de Confinaça de 95% do ‘Break-point’.
|
Tabela 29. Comparando o desempenho nos dados de treino e teste -
Verificando a capacidade de generalização do modelo de Regressão
Segmentada.
|
Métricas
|
Desempenho dados treino
|
Desempenho dados teste
|
|
Raiz Quadrática Média dos Erros (RMSE)
|
0.57
|
0.51
|
|
Coeficiente de Determinação (Rsquared)
|
0.42
|
0.37
|
|
Erro Médio Absoluto (MAE)
|
0.40
|
0.41
|
|
Capacidade de Generalização baseada na
Regressão Segmentada:
|
|
Capacidade Preditiva utilizando o modelo de regressão
segmentada e utilizando todo o dataset.
|
8. Splines de Regressão Adaptativa Multivariada
Tabela 30. Comparando o desempenho nos dados de treino e teste
(Verificando a capacidade de generalização).
|
Métricas
|
Desempenho dados treino
|
Desempenho dados teste
|
|
Raiz Quadrática Média dos Erros (RMSE)
|
0.23
|
0.30
|
|
Coeficiente de Determinação (Rsquared)
|
0.80
|
0.75
|
|
Erro Médio Absoluto (MAE)
|
0.19
|
0.25
|
|
Capacidade de Generalização baseada na
Splines de Regressão Adaptativa Multivariada (MARS):
|
|
Capacidade Preditiva utilizando o modelo MARS e utilizando
apenas o subset com maior linearidade.
|
9. Previsoes e Desempenho
Tabela 31. Comparando o desempenho nos dados de treino e teste
(Verificando a capacidade de generalização).
|
Modelos usados para Previsão
|
Previsão resultados de Insulina
|
Métricas avaliação (Capacidade Generalização)
|
|
Regressão Segmentada
|
Insulina ( mcUI/mL ) >= 11.12 (IC95%: 10.83 a 11.41 )
|
RMSE: 0.51; R2: 0.37; MAE:0.41
|
|
Splines de Regressão Adaptativa Multivariada
|
Insulina ( mcUI/mL ) >= 11.24
|
RMSE: 0.3; R2: 0.75; MAE:0.25
|
|
Capacidade de Generalização baseada na
Splines de Regressão Adaptativa Multivariada (MARS):
|
|
Capacidade Preditiva utilizando o modelo MARS e utilizando
apenas o subset com maior linearidade.
|
|
Capacidade de Generalização baseada na
Regressão Segmentada:
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Capacidade Preditiva utilizando o modelo de regressão
segmentada e utilizando todo o dataset.
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